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1、故障預(yù)測(cè)技術(shù)能夠有效識(shí)別故障潛在信息,從而避免惡性設(shè)備損壞事故的發(fā)生,以及故障帶來(lái)的高維修成本與高發(fā)電量損失,是實(shí)現(xiàn)故障后檢修到預(yù)測(cè)性檢修智能化轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵所在。因此,本文通過(guò)對(duì)風(fēng)電機(jī)組歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)、在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和試驗(yàn)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)分析與深度挖掘,提煉出隱藏在多源數(shù)據(jù)中的故障特征參數(shù),展開對(duì)風(fēng)電機(jī)組與關(guān)鍵部件的故障預(yù)測(cè)技術(shù)研究,為智能化運(yùn)維提供技術(shù)支撐。
首先為提高數(shù)據(jù)源質(zhì)量,對(duì)缺失、無(wú)效、失真的“壞數(shù)據(jù)”進(jìn)行辨識(shí)與重構(gòu)。然后依據(jù)S
2、CADA數(shù)據(jù),建立非線性狀態(tài)觀測(cè)(NEST)模型并加以改進(jìn),提出一種考慮樣本優(yōu)化的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障預(yù)測(cè)方法,并與不同模型進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證模型的時(shí)效性與優(yōu)越性,通過(guò)對(duì)振動(dòng)信號(hào)加速度值的時(shí)域、頻域分析,提出一種基于Hilbert變換的齒輪箱故障預(yù)測(cè)方法,應(yīng)用D-S證據(jù)理論將以上兩種預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行信息融合,獲得更科學(xué)、更符合實(shí)際的故障預(yù)測(cè)結(jié)果。其次依據(jù)現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn),對(duì)偏航系統(tǒng)進(jìn)行功率特性測(cè)試、偏航精度測(cè)試,有效預(yù)測(cè)偏航系統(tǒng)存在偏航制導(dǎo)故障,并對(duì)故障
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